Auszug
In den vergangenen Jahren hat das Interesse im Marketing an der Verwendung von Strukturgleichungsmodellen (SGM) zur Analyse komplexer Abhängigkeitsbeziehungen mit latenten Variablen deutlich zugenommen. Zum Teil wird diese Methode sogar als eine gänzlich neue Philosophie betrachtet.500 Strukturgleichungsmodelle erlauben die simultane Schätzung komplexer Beziehungen zwischen nicht beobachtbaren (latenten) Variablen (d. h. Konstrukten) und beobachtbaren (manifesten) Variablen.501 Zur Analyse der Beziehungszusammenhänge zwischen latenten und manifesten Variablen müssen verschiedene Kriterien wie z. B. die Berücksichtigung von Messfehlern für unabhängige und abhängige Variablen erfüllt werden.502 Diesen Anforderungen werden die Verfahren zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen prinzipiell gerecht.503 Auf Basis theoretischer Vorüberlegungen und empirischer Erkenntnisse werden die Untersuchungsmodelle mit ihren Komponenten und Wirkungszusammenhängen entwickelt und mithilfe von Pfaddiagrammen grafisch dargestellt.504 In der Abbildung 28 sind die einzelnen Elemente von Strukturgleichungsmodellen und ihre möglichen Wirkungsbeziehungen skizziert.
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Literatur
Vgl. Diller (2004), S. 177; Fritz (1995), S. 115; Homburg/Baumgartner (1995), S. 162; Steenkamp/Baumgartner (2000), S. 195 f.
Vgl. Hildebrandt (2004), S. 543.
Vgl. Fritz (1995), S. 115; Backhaus et al. (2006), S. 338–342.
Zu den Empfehlungen zur Anwendung der Kausalanalyse vgl. Homburg/ Klarmann (2006).
Zunehmend wird Kritik an einer (oftmals unreflektierten) Anwendung von Strukturgleichungsmodellen laut. Die Kritik bezieht sich dabei v. a. auf Probleme in der Spezifikation, Schätzung und Interpretation der Modelle. Vgl. dazu Scholderer/ Balderjahn/ Paulssen (2006).
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 336.
Vgl. Bollen/ Lennox (1991), S. 306; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 718 f.
Scholderer/ Balderjahn/ Paulssen (2006), S. 646.
Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 163.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 334 f.; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 717.
Vgl. Hildebrandt (2004), S. 545.
Vgl. Fritz (1995), S. 115.
Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 37.
Zu LISREL vgl. Jöreskog/ Sörbom (1993). Zu EQS vgl. Bentler (1985).
Vgl. Betzin/ Henseler (2005).
Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 37.
Vgl. Fornell/ Cha (1994).
Vgl. Wold (1982).
Vgl. Chin (1998); Chin/Newsted (1999); Cohen (1988); Herrmann/Huber/Kressmann (2006); Hildebrandt (2004); Homburg/Klarmann (2006); Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005); Panten/Thies (2006), S. 316–319; Scholderer/Balderjahn (2006); Steenkamp/Baumgartner (2000). Eine vergleichende Übersicht findet sich bei Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 44; Panten (2005), S. 226.
Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 37.
Vgl. Chin/ Newsted (1999), S. 316; Lohmöller (1989), S. 29 f. Zum PLS-Algorithmus vgl. Betzin/Henseler (2005), S. 49–69; Panten/Thies (2006), S. 315 f.
Vgl. Homburg/ Giering (1996), S.
Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 727 f.
Hildebrandt (1984), S. 41.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 371.
Vgl. Peter (1979), S. 7.
Vgl. Steenkamp/ Baumgartner (2000), S. 198.
Vgl. Bergkvist/ Rossiter (2007).
Vgl. Churchill (1979), S. 65; Hildebrandt (1984), S. 42; Peter (1979), S. 6.
Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 7. Ein Verfahren zur Separation des systematischen Fehlers beschreiben Steenkamp/Baumgartner (1998).
Vgl. Bagozzi/ Phillips (1982), S. 468.
Vgl. Churchill (1979), S. 65; Homburg/Giering (1996), S. 7; Peter/Churchill (1986), S. 4.
Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 162.
Vgl. Bagozzi (1980), S. 114.
Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 727.
Vgl. Bohrnstedt (1970), S. 92; Hildebrandt (1984), S. 42. Die Inhaltsvalidität stellt das relevante Kriterium zur Entwicklung von Messinstrumenten dar. Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 732.
Vgl. Bohrnstedt (1970), S. 92 f.
Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 8.
Ausführlich zu diesen Gütekriterien und den damit verbundenen Mindestwerten vgl. Backhaus et al. (2006), S. 276 f.; Peter (1999), S. 179.
Vgl. Bagozzi (1980), S. 114 und S. 129 f.; Bagozzi/Phillips (1982), S. 468 f.; Churchill Jr. (1979), S. 70; Peter (1981), S. 136 f.
Vgl. Fornell/ Larcker (1981), S. 46.
Vgl. Bagozzi (1979), S. 14; Bagozzi (1980), S. 114; Peter (1981), S. 137 f.; Peter/Churchill (1986), S. 2.
Vgl. Fritz (1995), S. 138.
Vgl. Hunt (1991), S. 386.
Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 36; Panten/Thies (2006), S. 314.
Vgl. Homburg/ Giering (1996). Die Zuordnung der Gütemaße zu den Ebenen der Reliabilität und Validität ist der Tabelle 28 auf Seite 160 zu entnehmen.
Vgl. Churchill Jr. (1979), S. 68; Nunnally (1978); Peter (1979), S. 8 f. Die Überbetonung der internen Konsistenz wird in der Literatur als kritisch erachtet. Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 732.
Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 8.
Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 8; Nunnally (1967), S. 226; Nunnally/Bernstein (1994), S. 265.
Vgl. Peterson (1994), S. 384.
Vgl. Cortina (1993), S. 102.
Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 8 f.
Vgl. Gerbing/ Anderson (1988), S. 189.
Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 9.
Vgl. Rossiter (2002), S. 329.
Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 165–171.
Vgl. Hildebrandt (2004), S. 546; Panten/Thies (2006), S. 312.
Vgl. Fritz (1995), S. 118; Jöreskog/Sörbom (1996).
Vgl. Balderjahn (1986); Fritz (1995), S. 118–120.
Vgl. Bollen (1989), S. 112. Zu den Nachteilen des ULS-Verfahren vgl. Hildebrandt/Temme (2005), S. 63.
Vgl. Benson/ Fleishman (1994); Lei/Lomax (2005).
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 380.
Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 10.
Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 10.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 382; Fritz (1995), S. 126.
Vgl. Fritz (1995), S. 127.
Vgl. Jöreskog/ Sörbom (1988), S. 43.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 381. Zur mathematischen Struktur des NFI vgl. Bentler/Bonett (1980).
Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 168.
Vgl. Bagozzi/ Yi (1988), S. 12; Fritz (1995), S. 126.
Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 167.
Vgl. Balderjahn (1986), S. 117.
Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 727.
Vgl. Little/ Lindenberger/ Nesselroade (1999).
Vgl. Balderjahn (1986), S. 117.
Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 170.
Vgl. Bagozzi/ Baumgartner (1994), S. 402; Homburg/Giering (1996), S. 10.
Vgl. Fornell/ Larcker (1981), S. 46; Homburg/Baumgartner (1995), S. 170.
Fritz (1995), S. 133.
Vgl. Bagozzi/ Yi (1988), S. 17; Fornell/Larcker (1981), S. 46.
Vgl. Fritz (1995), S. 137.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 372.
Vgl. Fornell/ Larcker (1981), S. 46.
Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 172.
Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 6; Krafft (1999b), S. 124.
Vgl. Panten/ Thies (2006), S. 314.
Vgl. Diamantopoulos/ Winklhofer (2001), S. 270 f.; Edwards/Bagozzi (2000), S. 156; Herrmann/ Huber/Kressmann (2006), S. 51.
Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 48.
Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 36. Diese Abweichung wird als „lack of validity“ bezeichnet. Vgl. Lohmöller (1989), S. 15.
Vgl. Diamantopoulos/ Winklhofer (2001).
Homburg/ Klarmann (2006), S. 731.
Vgl. Bollen/ Lennox (1991), S. 308.
Da diese Überprüfung häufig mit Hilfe von Expertengesprächen erfolgt, auch von der Expertenvalidität gesprochen. Vgl. Krafft/ Götz/ Liehr-Gobbers (2005), S. 76 f.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 88.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 89–92; Rutsatz (2004), S. 136.
Vgl. hier und im Weiteren Backhaus et al. (2006), S. 89–91.
Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 729; Gujarati (2003), S. 362; Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 57.
Vgl. Schneider (2006), S. 192.
Vgl. Reinartz/ Krafft/ Hoyer (2004), S. 298.
Vgl. Jarvis/ MacKenzie/ Podsakoff (2003), S. 203.
Vgl. Homburg/ Klarmann (2006), S. 731.
Vgl. Homburg/ Klarmann (2006), S. 730.
Vgl. Scholderer/ Balderjahn (2006), S. 64. Ausführlich zu Mediatoren in Regressionsrechnungen vgl. Müller (2006).
Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 58.
Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 730 f.
Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 58; Hildebrandt (1984), S. 49.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 63
Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 58.
Die t-Tabelle weist Werte von 1,283 für ein Signifikanzniveau von 90%, 1,648 für ein Signifikanzniveau von 95% und 2,334 für ein Signifikanzniveau von 99% bei 500 Freiheitsgraden aus. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 808.
Vgl. Chin (1998), S. 320 f.; Reimer (2006), S. 408.
Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 40.
Zur Auswahl von relevanten Signifikanzniveaus vgl. Krafft (1995), S. 295 und S. 304.
Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 731.
Vgl. Cohen (1988); Chin (1998), S. 316.
Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 730.
Vgl. Geisser (1975), S. 320; Stone (1975); Fornell/Cha (1994), S. 71–73.
Die Blindfolding-Prozedur ist als ein Holdout-Verfahren einzustufen. Zum Holdout-Verfahren vgl. Kuhlmann (2006), S. 420–426.
Vgl. Panten/ Thies (2006), S. 324.
Vgl. Göz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 731.
Vgl. Fornell/ Cha (1994), S. 73; Hahn (2002), S. 104.
Vgl. Fornell/ Cha (1994), S. 72.
Vgl. Ahrens (2006); Koschate (2002); Vogel (2006); Woisetschläger (2006).
Vgl. Campbell/ Stanley (1969), S. 1; Sarris (1992), S. 129.
Zimmermann (1972), S. 37.
Vgl. Sarris (1992), S. 130.
Vgl. Campbell/ Stanley (1969), S. 1.
Zur Differenzierung von Labor-und Feldexperimenten vgl. Guski (1997); Sarris (1992), S. 228 ff.; Aaker/Kumar/Day (1995), S. 326 ff.; Schnell/Hill/Esser (2005), S. 225–227.
Zur Übersicht von Störvariablen und deren Wirkungen auf die Validitäten vgl. Campbell/ Stanley (1963), S. 175 ff.; Sarris (1992), S. 216 f.; Schnell/Hill/Esser (2005), S. 217 ff.; Stier (1999).
Zum Einsatz kommen das instrumentelle Konstanthalten der äußeren Rahmenbedingungen über kontrollierte Gruppensitzungen, eine versuchsplanerische Kontrolle durch Randomisierung und Wiederholungsmessungen sowie die Erhebung demografischer Daten für eine spätere statistische Kontrolle von Störfaktoren. Vgl. Koschate (2002), S. 138.
Zu dieser Prozedur der Randomisierung vgl. ausführlich Schnell/ Hill/ Esser (2005), S. 223.
Eine interne Validität ist bswp. gegeben, wenn die Beobachtung, z. B. das Verhalten eines Probanden eindeutig auf die Beeinflussung der unabhängigen Variable zurückzuführen ist. Für die Details sei auf die Literatur verwiesen. Vgl. u. a. Rack/ Christophersen (2006), S. 30–34 und die dort zitierte Literatur.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 426.
Vgl. Krafft (1997), S. 625 f. Eine alternative Methode im Umgang mit dichotomen Variablen ist die Diskriminanzanalyse. Die Logistische Regression erweist sich ggü. der Diskriminanzanalyse als weitaus robuster, da sie weniger strengen Prämissen unterliegt. Vgl. Frenzen/Krafft (2008), S. 607–649.
Vgl. Aldrich/ Nelson (1984), S. 49; Menard (2001), S. 75 ff. Zur Bestimmung der Autokorrelation über den Durbin/Watson-Test vgl. Backhaus et al. (2006), S. 88 f.
Vgl. Schneider (2006), S. 196.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 425–445; Krafft (1997), S. 626–629.
Vgl. Krafft (2007), S. 103.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 460 f.; Krafft (2007), S. 105. Zur Wald-Statistik vgl. Krafft (1999c), S. 251 f. und die dort zitierte Literatur.
Vgl. Urban (1993), S. 13.
Als Untergrenze wird für jede Ausprägung der abhängigen Variablen eine Fallzahl von 25 empfohlen. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 480. Zur Bestimmung der Fallzahl vgl. Hosmer/Lemeshow (2000), S. 339–347.
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(2008). Methodische Grundlagen. In: Wiederaufnahme vertraglicher Geschäftsbeziehungen. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9890-3_5
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